Copyright i IA Generativa: Evidència d'Origen de Datasets amb V-PROOF
Copyright i IA Generativa: L'evidència d'origen com a defensa legal
La Directiva UE 2019/790 i el EU AI Act Art. 53 convergeixen al mateix punt: sense traçabilitat criptogràfica de la dada d'entrenament, no hi ha defensa legal possible.
Conclusions clau
- Més de 30 demandes actives contra models LLM als EUA i Europa (NYT vs. OpenAI, Getty vs. Stability AI, Universal Music vs. Anthropic). El nucli comú: quines dades es van fer servir i amb quina autorització?
- La Directiva EU 2019/790 Art. 4 permet excepció de mineria de text però reconeix el dret del titular a "reservar-se expressament" l'ús, creant un passiu legal retroactiu per a models ja entrenats.
- El EU AI Act Art. 53(1)(d) obliga els proveïdors GPAI a publicar un "resum suficientment detallat" de les dades d'entrenament, amb identificació de fonts i llicències.
- Sense hash criptogràfic del dataset des del moment d'ingesta, és tècnicament impossible demostrar quina versió exacta de la dada es va fer servir, quan, i si l'exclusió opt-out del titular ja havia estat registrada.
- V-PROOF genera SHA-256 del dataset complet al moment d'ingesta, segellat a Base L2 abans del primer cicle d'entrenament, creant evidència anterior al procés, no posterior.
Dues normes, un mateix problema d'evidència
L'entrenament de models d'IA generativa està sota escrutini legal a les dues ribes de l'Atlàntic. A Europa, el marc es construeix sobre dos pilars que es reforcen mútuament.
Per què els logs interns no són suficients
La resposta habitual de les organitzacions davant d'una auditoria és presentar logs de sistema, contractes amb proveïdors de dades i declaracions internes de compliment. Cap d'aquests elements no resisteix una anàlisi adversarial rigorosa per tres raons fonamentals.
Els logs interns són modificables per l'operador del sistema. No tenen segellat temporal extern. No generen hash verificable. Davant d'un litigi, la contrapart pot qüestionar-ne la integritat sense que hi hagi prova tècnica que el refuti.
La segona bretxa és més subtil: el moment de captura . Una exclusió opt-out publicada per un titular de drets el 15 de març té valor legal si el model va començar l?entrenament el 20 de març. Però si el sistema no pot demostrar amb precisió quan va processar la dada específica, l'exclusió s'aplica per defecte.
La tercera bretxa afecta la versió exacta del dataset. Els datasets evolucionen: es depuren, es filtren, s'hi afegeixen fonts. Sense hash per versió, no és possible demostrar que el model es va entrenar amb la versió neta posterior al filtre, i no amb la versió anterior que contenia contingut protegit.
"Pot acreditar quina versió exacta del dataset es va fer servir, en quin moment exacte es va processar, i que en aquell moment no existia cap exclusió opt-out registrada pels titulars inclosos?" · Si la resposta no és verificable per un tercer independent, el risc legal roman obert.
Pipeline d'evidència d'origen, V-PROOF
V-PROOF genera evidència criptogràfica del dataset al moment d'ingesta, abans de qualsevol procés d'entrenament. La cadena és immutable i verificable per tercers sense necessitat daccés a sistemes interns.
12.8 GB · 4.2M docs
sense intermediari
El resultat és un V-SEAL de dataset : un registre que inclou la versió exacta del conjunt de dades, el hash SHA-256 complet, el CID IPFS, el número de bloc a Base L2 i el timestamp precís de l'operació. Aquest registre és verificable per qualsevol auditor o tribunal sense requerir accés als sistemes interns de lorganització.
Articles coberts, EU AI Act & Directiva Copyright
| Article | Obligació | Evidència V-PROOF | Mòduls |
|---|---|---|---|
| Directiva UE 2019/790 · Copyright a Mercat Únic Digital | |||
| Art. 3 | Mineria de text per a investigació, demostrar que l'ús queda dins de l'excepció | ✓ Hash del dataset + classificació de font en ingesta | SHA-256 IPFS |
| Art. 4 | Ús comercial: demostrar que no existia exclusió opt-out en el moment del processament | ✓ El segell de temps deixa constància del moment exacte, anterior a exclusió o posterior | Base L2 V-SEAL |
| EU AI Act · Models GPAI (aplicable des d'agost 2025) | |||
| Art. 53(1)(b) | Documentació tècnica dels conjunts de dades d'entrenament usats | ✓ Registre complet: versió, fonts, hash, timestamp | Governança IPFS |
| Art. 53(1)(c) | Polítiques implementades per complir la legislació de copyright durant l'entrenament | ~ V-PROOF documenta el procés, la política d'exclusió és de l'operador | Governança |
| Art. 53(1)(d) | Publicar resum suficientment detallat de dades d'entrenament (fonts + llicències) | ✓ Export verificable del registre de dataset amb metadades de llicència | V-SEAL API |
| Art. 55(1)(a) | Models GPAI de risc sistèmic: avaluació de riscos incloent dataset | ✓ Traçabilitat completa per a auditoria de l'Oficina IA UE | Base L2 V-SEAL |
Per què V-PROOF és la resposta tècnica correcta
Avantatges diferencials de l'aproximació criptogràfica de V-PROOF davant dels enfocaments declaratius de compliment.
El vostre model GPAI té evidència d'origen del dataset?
El Diagnòstic Estratègic V-PROOF avalua la teva exposició legal a EU AI Act Art. 53 i Directiva Copyright, i defineix el pla d'implementació d'evidència criptogràfica en 4 setmanes.
Sol·licitar Diagnòstic →